Python中的GBR和MBR算法:探索回归和分类问题
梯度提升回归(Gradient Boosting Regression,GBR)和梯度提升分类(Gradient Boosting Classification,GBC)是两个在机器学习中广泛应用的强大算法。它们基于集成学习的思想,通过迭代地训练多个弱学习器,并将它们组合成一个强学习器来解决回归和分类问题。本文将详细介绍这两种算法的原理和使用方法,并提供相应的Python代码示例。
梯度提升回归(GBR)
梯度提升回归是一种用于解决回归问题的集成学习算法。它通过迭代地训练一系列回归树,并利用梯度下降的方法,逐步优化损失函数。下面是一个使用Scikit-learn库实现梯度提升回归的示例代码:
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
from sklearn.datasets import make_regression
from sklearn